Инженерия данных: магистратура в вузах Москвы

Это предложение было разработано для выпускников технических специальностей, желающих углубить свои знания, а также для начинающих специалистов в области DataOps, которые уже обладают базовой подготовкой в математике и программировании. Кроме того, оно поможет опытным разработчикам и архитекторам повысить свою профессиональную ценность и браться за более сложные и комплексные задачи.

В рамках обучения будет рассмотрено всё: от фундаментальных математических основ и современных языков программирования до облачных технологий, автоматизации процессов подготовки данных (ETL) и внедрения принципов DataOps. Особое внимание будет уделено практическому применению инструментов машинного обучения и управлению жизненным циклом данных в реальных проектах. В итоге выпускник получит целостное и востребованное понимание того, как создавать эффективные инфраструктурные решения для работы с большими данными.

Изучаемые дисциплины:

• Философские вопросы естествознания
• Иностранный язык
• Академическое письмо
• Математика, теория вероятностей и математическая статистика
• Системы хранения и обработки данных
• Моделирование и анализ бизнес-процессов
• Функциональное моделирование сложных систем
• Современные технологии защиты информации
• Языки программирования для работы с данными
• Современные технологии и инструменты разработки
• Облачные технологии хранения и обработки данных
• Python для анализа данных
• Базы данных и SQL
• Прикладные задачи Big Data
• Практикум программирования.

Дисциплины по выбору:

• ETL: автоматизация подготовки данных
• Современные методы DataOps
• Технологии решения задач машинного обучения
• Современные средства разработки алгоритмов машинного обучения
• Гибкие методологии управления
• Менеджмент для наук о данных.